基于线性混合盲分离模型的电机故障诊断方法

基于定子电流信号的频谱分析方法诊断电机故障,其检测的精度易受到噪声干扰及频率分辨率的限制。为解决这一问题,提出了一种基于线性混合盲分离模型的电机故障诊断方法。该方法采用固定点算法从电机的定子电流信号中分离出故障特征信号,由观测信号估计出混合矩阵,据此计算故障特征信号的幅值,再根据幅值在电机正常和故障状态下的变化实现对电机故障的诊断。以电机转子故障为例进行了实验,结果表明:该方法可实现转子断条故障的可靠诊断,并且在短数据条件下,也能取得较好的诊断效果。     

AR模型在陀螺仪性能故障诊断中的应用研究

对惯导系统上的陀螺仪在无故障和故障下输出的信号进行分析 ,计算出信号的特征量———均值、标准差、协方差 ,并用现代谱分析技术中参数模型功率谱分析的方法 ,建立信号的AR模型、绘出AR模型的功率谱图 ,对陀螺仪输出信号的变化进行了比较和分析 ,从而找出一种作为判断陀螺仪性能故障的依据     

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:H ilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障。     

基于改进型HHT变换的起动电动机故障特征提取

针对装甲车辆起动电动机发生早期故障时的不可预知性,加上现有的维修方式大多是定期保养维护,使得起动机的早期故障得不到有效检测,进而引发更深层次的故障。从电机振动信号的非平稳非线性特点出发,对比分析了当前时频分析技术的优缺点;选用了基于HHT变换的时频分析方法对振动信号这个随机信号来提取特征向量,并提出了改进型的HHT变换理论,对模态混叠和虚假分量的问题加以消除和验证;最后,将改进型的HHT变换方法应用到实物验证。结果表明,能够有效地提取到电机不同状态下的具有紧凑性、代表性和广泛性的特征向量。     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

开关变压器式中高压异步电机软起动装置研制

针对中高压异步电机起动时对电力系统、机械传动装置及电机本身所产生的冲击伤害问题,在分析电机软起动基本原理的基础上,综合应用电力电子技术及微机控制技术,设计了开关变压器式中高压异步电机软起动装置,介绍了装置结构及功能,给出了装置过零信号检测、高电压下晶闸管触发、起动初期转矩脉动、电机功率因数角、重载情况下起动、电机功率较大的处理策略。实际的工业应用测试结果表明装置达到了预期的软起动目的,具有广泛的应用前景。     

基于Maxwell2D和Simplorer的永磁同步电机退磁模型设计

永磁体退磁故障是永磁电机的常见故障,对电机退磁故障进行早期检测和诊断可以有效防止灾难发生,具有重大意义。建立不均匀退磁故障状态下的Maxwell2D电机模型,利用仿真软件Maxwell2D与Simplorer构建永磁同步电机联合仿真系统,分别对电机的正常状态模型与退磁故障模型进行仿真,并对相电流信号进行分析。利用EMD-LSSVM变换建立的故障诊断模型对不同程度的退磁故障进行诊断。仿真结果表明:该模型可以精确地识别出微弱的退磁故障,验证了联合仿真退磁模型的正确性。     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对液体火箭发动机试车中,因噪声干扰、不同源信号之间的混叠而造成的信号信噪比低、信号分析和特征提取难度大的问题,提出采用独立分量分析(ICA)法对液体火箭发动机试车信号进行分离,以提高信号的信噪比,并能实时反映各子系统工作过程,为数据分析、特征提取和故障检测与诊断提供可靠的信号。通过对某型液体火箭发动机热试车压强信号进行实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于隐Markov树的序贯故障诊断模型

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型.给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法.将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率.     

机械振动特征分析中的信号处理技术与微机特征分析系统

文中指出抑制阶比混迭和泄漏是建立一套完整的微机特征分析系统中需要解决的二个关键的信号处理问题。提出了阶比滤波器是抑制阶比混迭有效和实用的方法;并研制频率比合成器以抑制泄漏。介绍了由频率比合成器、阶比滤波器、TMS32010数据采集装置、主机和绘图仪所组成的微机特征分析系统。最后给出了该微机特征分析系统对轴承进行故障诊断的结果。     

基于空间采样法的齿轮调相振动信号解调

在对机械设备的齿轮部件进行振动监测时,由于载荷以及转速波动等因素的影响,会引起振动信号的相位调制,使得频谱严重失真.通过对调相现象的理论分析和数值仿真计算,提出了基于空间采样的齿轮振动调相信号的解调方法,结果表明,该方法可以获得有价值的振动信号,从而进行有效的齿轮故障诊断.     

基于HAZOP法的飞行冲突故障树的建立

针对故障树的建立中所存在的主观性、覆盖性、以及模糊性等问题,提出了一种基于HAZOP法来建立进近和离场期间飞行冲突故障树的方法。通过引导词与航管参数的排列组合确定偏差,然后以偏差事件为节点,分析产生偏差的原因和造成的结果并构建故障树,最后对故障树进行定性定量分析。并以美国两架民航客机在机场上空发生的飞行冲突示例了完整的建模过程。结果表明所建立的故障树在能准确分析飞行冲突成因的基础上,较好地解决传统FTA所存在的局限性。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

故障诊断效率与评估

叙述了电子设备故障诊断系统所进行检测的不同安排顺序对故障诊断效率的影响.提出了适当的检测顺序与检测方式,提高检查效率,缩短检查过程.还分析了每次进行故障诊断结果确诊或误诊随机现象,评判诊断准确率是抽样检验问题.引入假设检验方法,对设备故障诊断系统的准确率进行评判.对建造设备故障诊断系统有参考价值.